深度学习测试题（1）答案和解析1.损失函数的定义预测值与真实值之间的差距。选A。题中给出的是一个sigmoid函数极限的是在（0,1），这里问的是它的导数S‘(x)=S(x)(1-S(x))，所以应该是0。选B。根据复合函数求二阶导数，容易得出答案1/4。选A。首先被计算的是激活函数的梯度，选C。我们回顾下之前介绍的VGG网络结构，VGG中根据卷积核大小和数目的不同，可以分为A、A-LRN
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2020-11-16 13:28:27
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论文：VoxCeleb: a large-scale speaker identification dataset 思想：1）整理了一个非约束的声纹识别数据集，1251个左右说话人，每个说话人100utts；整理来源youtube； 2）采用VGG-M网络进行说话人辨别和验证特征表达学习，并在此基础 ...
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2020-09-17 23:09:25
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论文为 VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE SCALE IMAGE RECOGNITION ，主要讨论了在大规模图片识别中，卷积神经网络的深度对准确率的影响。本篇论文提出的vgg网络在2014年的ImageNet比赛中分别在定位和分类中获得了第一和第 ...
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2019-12-28 09:37:43
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VGG网络结构 第一层: 3x3x3x64, 步长为1, padding=1 第二层: 3x3x64x64, 步长为1, padding=1 第三层: 3x3x64x128, 步长为1, padding=1 第四层: 3x3x128x128, 步长为1, padding=1 第五层: 3x3x128 ...
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2019-10-23 23:56:18
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关于VGG19的一些参考资料 http://www.cnblogs.com/vipyoumay/archive/2017/11/23/7884472.html https://cloud.tencent.com/developer/article/1075514 VGG网络与AlexNet类似，也是 ...
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2019-03-13 10:39:51
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VGG论文给出了一个非常振奋人心的结论：卷积神经网络的深度增加和小卷积核的使用对网络的最终分类识别效果有很大的作用。记得在AlexNet论文中，也做了最后指出了网络深度的对最终的分类结果有很大的作用。这篇论文则更加直接的论证了这一结论。 网络结构 论文指出： VGG不仅在ILSVRC的分类和检测任务 ...
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2018-10-27 11:55:57
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Squeeze-and-Excitation Networks SE-net 来自于Momenta 1 SE-net的灵感 VGG 网络将 Alexnet 7*7 和 5*5 替换成了3*3 的卷积核 Wide Resnet如下右： 除此之外，GoogleNet 内部inxeption 实际使用的是 ...
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2018-09-17 19:35:03
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这一节我们会详细街上slim库下面的一些函数的使用。 一 简介 slim被放在tensorflow.contrib这个库下面，导入的方法如下： 这样我们就可以使用slim了，既然说到了，先来了解tensorflow.contrib这个库，tensorflow官方对它的描述是：此目录中的任何代码未经官 ...
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2018-06-08 12:09:08
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简介 VGG不仅在分类和定位中表现优异，而且可以应用到其他场景。Faster R-CNN，Fast R-CNN中特征提取部分应用了VGG-16网络 网络基本构成及方法 训练输入为224*224*3大小的RGB图像，需要减去图像均值，用一堆3*3,1*1的小卷积核进行卷积处理，连接max poolin ...
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2018-01-31 14:48:19
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上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果，2014年，在AlexNet出来的两年后，牛津大学提出了Vgg网络，并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的）。在论文《Very Deep Convo ...
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2017-12-13 15:05:34
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